Intel envisage l'IA dans les entreprises sur un « chemin de trois à cinq ans »

Le géant des puces collabore avec des développeurs de logiciels open source et des partenaires pour rendre l'IA plus « clé en main ».

La plupart des entreprises mettent en œuvre des « preuves de concept » d'intelligence artificielle générative (gen AI) dans leurs centres de données, mais la plupart ne disposent pas d'applications de production, et selon le géant des puces Intel, il leur faudra un certain temps pour y parvenir.

Dans une interview avec ZDNET, Melissa Evers, vice-présidente du groupe Logiciels et technologies avancées du géant des semi-conducteurs, a déclaré : « Beaucoup de gens conviennent qu'il y a un énorme potentiel » dans la génération IA, « que ce soit dans le commerce de détail ou divers secteurs verticaux, gouvernement, et cetera.

"Mais passer cela à la production est vraiment très difficile."

Evers et son collègue Bill Pearson, qui dirige Solution & Ecosystem Engineering et Data Center & AI Software, ont cité des données publiées plus tôt cette année par le cabinet de conseil Ernst & Young montrant un début difficile pour la génération AI dans l'entreprise.

Les utilisations « génériques » de l'IA se produisent désormais dans les entreprises, explique Evers, mais il faudra encore quelques années pour voir « des systèmes vraiment beaucoup plus sophistiqués et complexes, dans lesquels vous disposez de pipelines de différents types d'IA générative alimentant différents types de choses. ".

Les données montrent que « 43 % des entreprises explorent des preuves de concepts sur l'IA générative, mais 0 % d'entre elles ont mis l'IA générative en production en termes de cas d'utilisation », a déclaré Evers, résumant les résultats.

De plus, les « cas d'utilisation génériques », a déclaré Evers, se produisent actuellement. "Ensuite, vous verrez la personnalisation et l'intégration plus poussée au cours de l'année suivante."

"Et puis, vous allez voir des systèmes vraiment beaucoup plus sophistiqués et complexes, dans lesquels vous aurez des pipelines de différents types d'IA générative alimentant différents types de choses dans un an ou deux après cela", a-t-elle déclaré. "Je suppose que nous sommes sur un chemin de trois à cinq ans pour que toute cette vision se réalise. Et cela est assez cohérent avec ce que nous avons vu tout au long de l'histoire avec diverses adoptions de nouvelles technologies également."

De nombreuses raisons expliquent le manque de traction à ce jour, ont déclaré Evers et Pearson, notamment les problèmes de sécurité soulevés concernant la génération AI.

Un autre problème pour les entreprises est le rythme rapide de l'évolution de la génération IA, a déclaré Evers, "l'ampleur du taux de désabonnement dans l'industrie, ainsi que les nouveaux modèles et les nouvelles solutions de bases de données qui sont construits en permanence".

Evers a déclaré que ce problème « est réel et ressenti dans l’ensemble de l’écosystème » de l’IA et de l’entreprise.

Pour répondre à la fois à la sécurité et aux changements constants, Intel a annoncé de nombreux partenariats ces derniers jours pour fournir aux entreprises les composants de la génération IA d'une manière « aussi proche que possible du clé en main », a déclaré Pearson.

"Nous étudions donc des conceptions matérielles à l'échelle du rack avec des partenaires OEM qui incluent le calcul, le stockage réseau et les logiciels de base", a déclaré Pearson, "et exploitons ensuite les deux micro-services open source que nous avons organisés dans des cas d'utilisation particuliers que vous pouvez utiliser ou ne pas utiliser, et des éditeurs de logiciels indépendants qui proposent des solutions, ou des éléments de solutions, qui peuvent contribuer à l'élaboration de la solution RAG qu'un client met en œuvre.

Evers a déclaré que les offres sont censées être une technologie « renforcée » pour gérer les problèmes de sécurité, mais aussi « modulaires, de sorte que je puisse expérimenter et voir si ce modèle me fournit de meilleurs résultats ou si ce modèle me fournit de meilleurs résultats, ou je pourrais expérimenter avec divers types de solutions de base de données.

"Je vois aujourd'hui des entreprises [qui] disent : je veux du chiffon dans une boîte, je veux juste une solution qui fonctionne", a déclaré Pearson. "En tant qu'entreprise, vous pouvez acheter le matériel et choisir le cas d'utilisation que vous souhaitez déployer."

"Nous pensons que nous allons changer ce diagramme" dans la bataille matérielle avec Nvidia, déclare Pearson à propos des chances d'Intel.

Certaines entreprises « ne veulent même pas faire grand-chose », a-t-il déclaré. Ils veulent simplement s'adresser à un intégrateur de systèmes et choisir une fonctionnalité dans un menu. Un troisième groupe, minoritaire, est constitué d'« entreprises très sophistiquées » qui « veulent créer la leur, et nous travaillons avec elles sur ce point ».

L'approche packagée d'Intel en matière d'IA de génération fait écho aux microservices d'inférence Nvidia, ou « NIM », que le rival d'Intel vend avec des partenaires comme une offre prête à l'emploi pour l'entreprise.

Pour renforcer ses propres efforts et contrebalancer la domination de Nvidia en matière d'IA, Intel s'est associé à un certain nombre d'entreprises, dont Red Hat et VMware, au sein d'un consortium de logiciels open source appelé Open Platform for Enterprise AI (OPEA). Cette initiative de la Linux Foundation promet « le développement de systèmes d’IA de génération ouverts, multi-fournisseurs, robustes et composables ».

Le travail d'OPEA fournit des « implémentations de référence » qui constitueront le point de départ pour l'application et le réglage des fonctions génériques auxquelles Evers a fait référence.

"Pour un chatbot, vous savez, que vous l'appliquiez au commerce de détail ou aux soins de santé, le résultat sera vraiment différent", a-t-elle observé. Mais voici une implémentation [d'un chatbot] qui vous permet de vérifier différents types de modèles et leur précision avec votre implémentation RAG, et cetera. »

L'OPEA permettra aux entreprises de commencer à répondre à toute une série de questions techniques concernant la génération IA, telles que : "Ai-je vraiment besoin d'un modèle à 70 milliards de paramètres, ou est-ce que j'obtiens une précision suffisante avec un modèle à 7 milliards de paramètres ?" » a-t-elle déclaré, faisant référence au nombre de « poids » neuronaux qui constituent la mesure déterminante de la plupart des modèles d'IA de génération (un « modèle d'IA » fait partie d'un programme d'IA qui contient de nombreux paramètres de réseau neuronal et fonctions d'activation qui sont les éléments clés de la façon dont un programme d’IA fonctionne).

Concernant la domination de Nvidia sur le marché des puces accélératrices d'IA, "Nous pensons que nous allons modifier ce diagramme circulaire", a déclaré Pearson. "Nous pensons que fournir des solutions ouvertes, neutres et horizontales à l'écosystème permet l'ouverture, le choix et la confiance, et fondamentalement, l'histoire de la technologie repose sur ces principes.

"Si vous regardez les changements survenus dans les centres de données en ce qui concerne la pénétration de Linux [et] les réseaux définis par logiciel, tous ces marchés ont été construits et définis par l'ouverture."